Python语言、主要工具与类库中文文档

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Python 3.8中文文档(C语言实现版本) 3.8.0a3

        Python是Guido van Rossum在1989年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。 Python 提供了非常完善的基础代码库,覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容,被形象地称作“内置电池(batteries included)”。 用Python开发,许多功能不必从零编写,直接使用现成的即可。除了内置的库外,Python还有大量的第三方库,也就是别人开发的,供你直接使用的东西。 当然,如果你开发的代码通过很好的封装,也可以作为第三方库给别人使用。 许多大型网站就是用Python开发的,例如YouTube、Instagram,还有国内的豆瓣。 很多大公司,包括Google、Yahoo等,甚至NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。

NumPy 数值计算库中文文档 v1.16

        NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵, 比Python自身的列表结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。 包括:1、一个强大的N维数组对象Array;2、比较成熟的(广播)函数库; 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。 专为进行严格的数字处理而产生。 NumPy 得到广泛应用,包括很多大型金融公司,以及科学计算组织与团队,用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。

Matplotlib 科学绘图库中文文档 v3.0.3

        Matplotlib是一个Python 2D绘图库,可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境出版质量数据。 Matplotlib可用于Python脚本,Python和IPython shell,Jupyter笔记本,Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。 Matplotlib试图让简单易事的事情成为可能。只需几行代码即可生成绘图,直方图,功率谱,条形图,误差图,散点图等。 有关示例,请参阅示例图库和缩略图库。对于简单的绘图,pyplot模块提供类似MATLAB的接口,特别是与IPython结合使用时。 对于高级用户,你可以通过面向对象的界面或通过MATLAB用户熟悉的一组函数完全控制线型,字体属性,轴属性等。

Sphinx 文档构建工具 2.0.0b2

        Sphinx是一种工具,由Georg Brandl编写并根据BSD许可证授权,它使得创造灵活和美观的文档变得容易。 它最初是为 Python文档 而创建。 它具有出色的设计,可以用到各种语言的软件项目。

Peewee 轻量数据库ORM 3.9.2

        Peewee是一种简单而小的ORM。它有很少的(但富有表现力的)概念,使它易于学习和直观的使用。

Pillow 图像处理 5.4.1

        Pillow 是一个对 PIL 友好的分支,作者是 Alex Clark 和贡献者。而 PIL 是一个 Python 图像处理库,作者是 Fredrik Lundh 和贡献者.

Requests HTTP for Humans v2.21.0

        Requests 是用Python语言编写,基于 urllib,采用 Apache2 Licensed 开源协议的 HTTP 库。它比 urllib 更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足 HTTP 测试需求。Requests 的哲学是以 PEP 20 的习语为中心开发的,所以它比 urllib 更加 Pythoner。更重要的一点是它支持 Python3 哦!特点:Beautiful is better than ugly.(美丽优于丑陋),Explicit is better than implicit.(清楚优于含糊),Simple is better than complex.(简单优于复杂),Complex is better than complicated.(复杂优于繁琐),Readability counts.(重要的是可读性)

Scrapy 应用程序框架 1.6

        Scrapy,Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpider、sitemap爬虫等,最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。

Flask Web 开发微框架 1.0.x

        “micro”并不意味着整个Web应用程序都必须适合于一个单独的python文件(尽管它当然可以),也不意味着flask缺乏功能性。微框架中的“微”意味着Flask的目标是保持核心简单但可扩展。Flask不会为您做很多决定,比如使用什么数据库。它所做的那些决策,例如要使用的模板化引擎,很容易更改。其他一切都取决于你,所以这个瓶子可以是你需要的一切,而不是你不需要的。默认情况下,flask不包括数据库抽象层、表单验证或其他任何可以处理该问题的库。相反,flask支持扩展来向应用程序添加这样的功能,就好像它是在flask本身中实现的一样。许多扩展提供了数据库集成、表单验证、上载处理、各种开放式身份验证技术等等。Flask可能是“微型的”,但它已经准备好生产使用的各种需要。

PyQuery 网页解析库 1.4.1.dev0

        pyquery:一个类似jquery的python库.pyquery允许您对XML文档进行jquery查询。API尽可能类似于jquery。PyQuery使用LXML进行快速XML和HTML操作。PyQuery库是一个非常强大又灵活的网页解析库,PyQuery 是 Python 仿照 jQuery 的严格实现。语法与 jQuery 几乎完全相同。

PyCodeStyle 工具 2.5.0

        pycodestyle(以前叫pep8)是一个工具,用于根据中的一些样式约定检查您的python代码。特征:插件架构:添加新的检查很容易。可解析输出:跳转到编辑器中的错误位置。小:只有一个python文件,只需要stdlib。为此,您可以只使用pycodestyle.py文件。附带了一个全面的测试套件。

Whoosh 全文检索 2.7.4

        whoosh是一个类和函数库,用于索引文本,然后搜索索引。它允许你为你的内容开发定制的搜索引擎。例如,如果您正在创建博客软件,您可以使用whoosh添加搜索功能,允许用户搜索博客条目。

Pygments 语法高亮 2.3.1

        这是 Pygments 的家。它是一种通用语法高亮显示工具,适用于代码托管、论坛、维基或其他需要美化源代码的应用程序。亮点是:支持300多种语言和其他文本格式,特别注意提高突出质量的细节。对新语言和格式的支持很容易添加;大多数语言使用简单的基于regex的词法分析机制。有许多输出格式可用,其中包括HTML、RTF、LaTex和ANSI序列,它可用作命令行工具和库,…它甚至能高亮 Perl6!

Django 文档中文版 3.0.dev

        Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。Django遵守BSD版权,初次发布于2005年7月, 并于2008年9月发布了第一个正式版本1.0 。Django采用了MVC的软件设计模式,即模型M,视图V和控制器C。

Tornado 文档中文版 6.1.dev1

        Tornado 是一个python web框架和异步网络库,最初开发于 FriendFeed . 通过使用非阻塞网络I/O,Tornado可以扩展到数万个开放连接,使其非常适合 long polling , WebSockets 以及其他需要与每个用户建立长期连接的应用程序。

Pyramid 文档中文版 v1.10.2

        Pyramid 是一个小型、快速、实际的python web框架。用 Pyramid 您可以编写非常小的应用程序,而无需了解很多。通过学习更多,您也可以编写非常大的应用程序。 Pyramid 会让你迅速变得富有成效,并与你一起成长。当你的应用程序很小时,它不会阻碍你,当你的应用程序变大时,它也不会妨碍你。其他应用程序框架似乎分为两类:支持“小应用程序”的和为“大应用程序”设计的。

Pyramid Cookbook 中文版 v0.2

        Pyramid 专题手册是由 Pyramid 社区成员提供的“专题技巧”的集合。 专题手册是主要 Pyramid 文档的补充材料。

SQLAlchemy 中文版 1.3

        SQLAlchemy是Python编程语言下的一款开源软件。提供了SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具,使用MIT许可证发行。SQLAlchemy“采用简单的Python语言,为高效和高性能的数据库访问设计,实现了完整的企业级持久模型”。SQLAlchemy的理念是,SQL数据库的量级和性能重要于对象集合;而对象集合的抽象又重要于表和行。因此,SQLAlchemy采用了类似于Java里Hibernate的数据映射模型,而不是其他ORM框架采用的Active Record模型。不过,Elixir和declarative等可选插件可以让用户使用声明语法。

Bottle Python Web框架 0.13.dev

        bottle 是一个轻量级的python web框架, 可以适配各种web服务器,包括python自带的wsgiref(默认),gevent, cherrypy,gunicorn等等。bottle是单文件形式发布,代码量不多,可以用来学习web框架.

Sanic 异步框架 19.03.1

        Sanic 是一个和类Flask 的基于Python3.5+的web框架,它编写的代码速度特别快。除了像Flask 以外,Sanic 还支持以异步请求的方式处理请求。这意味着你可以使用新的 async/await 语法,编写非阻塞的快速的代码

OpenPyXL 文档中文版 2.6.1

        OpenPYXL是一个用于读/写Excel2010 XLSX/XLSM/XLTX/XLTM文件的python库。它的诞生是由于缺少从Python(OfficeOpenXML格式)本地读/写的现有库。作为openpyxl,phpexcel团队的所有荣誉最初都基于phpexcel。

NetworkX 网络分析文档中文版 2.2

        NetworkX, Python开发的网络分析类库,用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能。NetworkX提供:研究社会、生物和基础设施网络结构和动态的工具;一种适用于多种应用的标准编程接口和图形实现;为协作性、多学科项目提供快速发展环境;与现有的数值算法和C、C++和FORTRAN代码的接口;能够轻松处理大型非标准数据集。

PyCurl 网络工具文档中文版 7.43.0.2

        PyCURL是一个Python接口,它是多协议文件传输库的LIbCURL。类似于URLLIB Python模块,PyCURL可以用来从Python程序获取URL所标识的对象。然而,除了简单的获取,PyCURL公开了LIbCURL的大部分功能,包括:速度-LIbCURL非常快,并且PycURL作为LiCURL之上的薄包装器也是非常快的。PycURL被标榜为比请求快几倍。特性包括多协议支持、SSL、身份验证和代理选项。PyCURL支持大多数LBCURL的回调。多和共享接口。用于网络操作的套接字,允许将PyCURL集成到应用程序的I/O循环中(例如,使用TrnADO)。

BeautifulSoup4 Web解析库 4.7.1

        Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码,输出文档转换为utf-8编码。你不需要考虑编码方式,除非文档没有指定一个编码方式,这时,Beautiful Soup就不能自动识别编码方式了。然后,你仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。Beautiful Soup已成为和lxml、html6lib一样出色的python解释器,为用户灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。

NLTK 自然语言工具包 3.4

        NLTK是一个高效的Python构建的平台,用来处理人类自然语言数据。它提供了易于使用的接口,通过这些接口可以访问超过50个语料库和词汇资源(如WordNet),还有一套用于分类、标记化、词干标记、解析和语义推理的文本处理库,以及工业级NLP库的封装器和一个活跃的讨论论坛。

Scapy 交互式数据包处理程序 2.4.2

        Scapy是一个python程序,它允许用户发送、嗅探、分析和伪造网络包。这种能力允许构建能够探测、扫描或攻击网络的工具。换句话说,scapy是一个强大的交互式数据包处理程序。它能够伪造或解码大量协议的数据包,在线发送,捕获它们,匹配请求和回复,等等。scapy可以轻松处理大多数经典任务,如扫描、跟踪路由、探测、单元测试、攻击或网络发现。它可以替代hping、arpsoof、arp sk、arping、p0f,甚至可以替代nmap、tcpdump和tshark的某些部分。

Fabric 中文文档

        Fabric是一个Python库,可以通过SSH在多个host上批量执行任务。你可以编写任务脚本,然后通过Fabric在本地就可以使用SSH在大量远程服务器上自动运行。这些功能非常适合应用的自动化部署,或者执行系统管理任务。

Jupyter Notebook 6.0

        该Notebook将基于控制台的交互式计算方法扩展到了一个全新的定性方向,提供了一个适合于捕获整个计算过程的基于Web的应用程序:开发、记录和执行代码,以及传递结果。JupyterNotebook包含两个部分:1.Web应用程序 :一种基于浏览器的文档交互创作工具,将解释性文本、数学、计算及其富媒体输出结合在一起。2.Notebook文档 :Web应用程序中可见的所有内容的表示,包括计算的输入和输出、解释性文本、数学、图像和对象的富媒体表示。

Pytest:帮助您编写更好的程序

        pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架,主要特点有以下几点: 1、简单灵活,容易上手,文档丰富; 2、支持参数化,可以细粒度地控制要测试的测试用例; 3、能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试,还可以用来做selenium/appnium等自动化测试、接口自动化测试(pytest+requests);4、pytest具有很多第三方插件,并且可以自定义扩展,比较好用的如pytest-selenium(集成selenium)、pytest-html(完美html测试报告生成)、pytest-rerunfailures(失败case重复执行)、pytest-xdist(多CPU分发)等;5、测试用例的skip和xfail处理;6、可以很好的和CI工具结合,例如jenkins。

Jinja2:基于python的模板引擎

        Jinja2是Python下一个被广泛应用的模版引擎,他的设计思想来源于Django的模板引擎,并扩展了其语法和一系列强大的功能。其中最显著的一个是增加了沙箱执行功能和可选的自动转义功能,这对大多应用的安全性来说是非常重要的。

Apache Spark:集群计算系统

        Apache Spark 是一个快速的,多用途的集群计算系统。它提供了 Java,Scala,Python 和 R 的高级 API,以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎。它还支持一组丰富的高级工具,包括使用 SQL 处理结构化数据处理的 Spark SQL,用于机器学习的 MLlib,用于图计算的 GraphX,以及 Spark Streaming。

Click 模块 7.x

        python click模块用于编写命令行程序,它的目的是使用更少的代码,加快编写CLI程序的速度。click提供以下三个功能:支持任意命令的嵌套,自动生成帮助文档,支持命令的懒加载。

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